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結合 AI 搶攻外送市場商機!Appier 如何幫必勝客提高訂單成交率?

轉載從: Tech News 科技新報

偶爾想訂個披薩來吃,你會因為口味或組合選擇而猶豫不決,還是考慮用其他外送平台服務訂購別的餐點?為了在競爭激烈的外帶外送市場中找機會,必勝客率先同業與人工智慧新創公司沛星互動科技(Appier)合作,導入 AI 解決方案找出猶豫客並促進訂單成交率,整體成效較預期提升兩倍之多。

導入 AiDeal,找出關鍵猶豫客

必勝客網路下單服務已推動十多年,至今有六成訂單來自網路。不過,近年隨著外送平台興起以及其他餐飲業者加入,使原本台灣披薩的外帶外送市場更加競爭。必勝客不斷尋求解決方案提高訂單轉換率,但網站上的訪客狀態難以辨別,光靠無差別遞送優惠券給進站顧客無法實質改善問題,於是與 Appier 合作,以「AiDeal」解決方案找出猶豫客。

AiDeal 主要透過 AI 和滑鼠游標追蹤技術,分析消費者在網頁上的即時行為動態,如網頁瀏覽數、停留時間、點擊、頁面滾動、網頁切換、滑鼠移動軌跡、行動版網頁瀏覽時的手指滑動軌跡等,加以評估顧客的猶豫指數,辨別哪些是不論優惠都會購買的必殺族,哪些是只逛不買的消費者,或是遲疑不決需要幫推一把的猶豫型顧客。

Appier 首席機器學習科學家林守德博士說明,訓練 AI 模組時需要在必勝客網站上放追蹤碼一到兩週,蒐集使用者行為動態資料與滑鼠軌跡,透過機器學習法精準分析找出猶豫型消費者,當消費者每做一個動作,AI 模型就會即時學習與調整消費者猶豫程度。當評估消費者達到一定猶豫分數後,AiDeal 就會在最佳時機推送優惠券,創造購買動機讓消費者不再猶豫、提高結帳消費的可能。

▲ 必勝客採用 AiDeal 方案的使用者流程(Source: Appier)

「『猶豫』行為是不容易去訓練 AI 的,因為猶豫是一種心理狀態,並不容易去貼標籤,而機器學習是需要貼標籤學習的,」林守德表示,Appier 採用先進技術如弱監督學習(weakly supervised learning)、半監督學習(semi supervised learning)等指導原則加以判斷猶豫型消費者,訓練 AiDeal 提高判斷準確率。另外也透過 A/B 測試,分析 AiDeal 導入與未導入的轉換成效差距,確認與調控不同優惠對不同族群的效益。

為猶豫客提供優惠,訂單成交率平均提升 15%

富利餐飲數位營運部電子商務經理黃政枚提到,過去由於較難分辨顧客傾向,便以無差別遞送折價券的方式給所有進站顧客,但其實回收成效不高也使獲利降低。廣發優惠的方式可能影響顧客後續的消費行為,過多優惠反而不夠吸引消費者持續留在站上消費,或是只有打折時才來消費,長期來說對品牌經營形象和獲利都會有負面影響。

導入 AI 後能更精準找出特定受眾,並達到最佳化優惠遞送,有效提升轉換率。Appier 成長策略負責人黃琬珺指出,必勝客導入 AiDeal 後,消費者從進站到完成交易的時間有效縮短 20%,將餐點放入購物車的比率也提升 26%;網站訂單成交率平均提升 15%,轉換率成效顯著。

▲(Source: Appier)

林守德表示,Appier 的 AI 解決方案會針對不同客戶的產品客製化訓練不同模型,並非直接套用,也不限於特定產業,只要擁有線上足跡的數據資料都能廣泛應用。這次必勝客採用 AiDeal 方案解決業務痛點,更在導入初期便產出具體成效,後續也不斷精進服務,在攜手 Appier 結合專業 AI 技術下,看好未來將開拓更多市場機會。

▲ Appier 首席機器學習科學家林守德博士、Appier 成長策略負責人黃琬珺(Source: Appier)

(首圖來源:《科技新報》攝)

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